Apple porta il machine learning sui sistemi Mac grazie a un fork di Google TensorFlow

TensorFlow è una libreria opensource realizzata da Google per l’apprendimento automatico (machine learning) alla base di decine di prodotti commerciali dell’azienda di Mountain View (ne abbiamo parlato in tanti nostri articoli).

Apple ha rilasciato un fork di TensorFlow ottimizzato per macOS Big Sur, destinato sia ai sistemi basati su processore Intel che ai nuovi Mac che montano il chip M1 di derivazione ARM.

ML Compute, il nuovo framework di Apple che consente di addestrare modelli TensorFlow direttamente sui sistemi Mac, riesce a trarre vantaggio sia dalle prerogative della piattaforma x86 di Intel sia dall’architettura ARM del chip M1.
Quest’ultimo, dotato di 8 core per la CPU e 8 core la GPU in un unico pacchetto, si è dimostrato fino a 7 volte più veloce nella creazione di modelli (vedere Machine learning, deep learning e reti neurali: come avvicinarsi a questo mondo) rispetto a un MacBook Pro da 13 pollici del 2020 basato su processore Intel.

“Sviluppatori, ingegneri e ricercatori possono da oggi lavorare con TensorFlow 2 sulla loro piattaforma preferita“, ha scritto in una breve nota uno dei responsabili di Google. “Le novità di oggi combinate con la capacità di eseguire TensorFlow su iOS utilizzando TensorFlow Lite dimostrano la versatilità della piattaforma a supporto del machine learning ad alte prestazioni su hardware Apple“.

Google ed Apple spiegano che non è necessario applicare alcuna modifica sugli script TensorFlow già in uso per portarli sui dispositivi Apple.

Su GitHub, nel frattempo, Apple ha pubblicato le istruzioni per effettuare il download e l’installazione di TensorFlow 2.4, nella versione ottimizzata per i sistemi Mac.
Maggiori informazioni sul framework ML Compute sono reperibili nella sezione del sito web Apple dedicata al machine learning.